package ds_industry_2025.ds.YangJuan_2024.T2

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions.{col, desc, lit, min, row_number, to_timestamp}

import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.Calendar
/*
    抽取 ods 库 base_province 表中昨天的分区（子任务一生成的区）数据，并结合
dim_province 最新分区现有的数据，根据 id 合并数据到 dwd 库中 dim_province 的分区
表（合并是指对 dwd 层数据进行插入或修改，需修改的数据以 id 为合并字段，根据
create_time 排序取最新的一条），分区字段为 etl_date 且值与 ods 库的相对应表该值相
等，并添加 dwd_insert_user、dwd_in ser t_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time
四列,其中 dwd_insert_user、dwd_modify_user 均填写“user1 ”。若该条数据第一次进入
数仓 dwd 层则 dwd_insert_time、dwd_modify_time 均填写当前操作时间，并进行数据
类型转换。若该数据在进入 dwd 层时发生了合并修改，则 dwd_insert_time 时间不变，
dwd_modify_time 存当前操作时间，其余列存最新的值。使用 hive cli 在表
dwd.dim_province 最新分区中，查询该分区中数据的条数，将结果截图粘贴至客户端
桌面【Release\任务 B 提交结果.docx】中对应的任务序号下；
 */
object t3 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .master("local[*]")
      .appName("t3")
      .config("hive.exec.dynamic.partition.mode","nonstrict")
      .config("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
      .config("spark.sql.extensions","org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()


    val day = Calendar.getInstance()
    val current_time = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(day.getTime)
    day.add(Calendar.DATE, -1)
    val yesterday = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd").format(day.getTime)

    val ods = spark.table("ods.base_province")
      .where(col("etl_date") === lit(yesterday))
      .drop("etl_date")
      .withColumn("dwd_insert_user", lit("user1"))
      .withColumn("dwd_insert_time", to_timestamp(lit(current_time)))
      .withColumn("dwd_modify_user", lit("user1"))
      .withColumn("dwd_modify_time", to_timestamp(lit(current_time)))

    val dwd = spark.table("dwd.dim_province")
      .where("etl_date=(select max(etl_date) from dwd.dim_province)")
      .drop("etl_date")
      .withColumn("dwd_modify_time", to_timestamp(lit(current_time)))

    ods.unionAll(dwd)
      .withColumn(
        "dwd_insert_time",
        min("dwd_insert_time").over(Window.partitionBy("id"))
      )
      .withColumn(
        "row",
        row_number().over(Window.partitionBy("id").orderBy(desc("create_time")))
      )
      .filter(col("row") === 1)
      .drop("row")
      .withColumn("etl_date", lit(yesterday))
      .write.mode("append")
      .partitionBy("etl_date")
      .saveAsTable("dwd.dim_province")



    spark.close()
  }

}
